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摘要：本发明实施例提供的一种面部骨性结构的构建方法、装置、介质和设备，具有以下有益效果：通过将点云数据集作差得光学点云数据；从光学点云数据得第一CT生成数据；据第一CT生成数据和CT测量数据更新；从第一CT生成数据得第一点云生成数据，计算其代价函数；从CT测量数据得第二点云生成数据；根据第二点云生成数据和光学点云数据更新；从第二点云生成数据得第二CT生成数据，计算其代价函数；组成总代价函数，求解器计算至收敛得面部骨性结构。本发明提取了描述面部骨性结构的深层信息，进而根据提取到的骨性结构信息使用深度学习方法，从光学点云数据和CT测量数据训练得到面部骨性结构，有效提高了面部骨性结构的精度。

主权项：1.一种面部骨性结构的构建方法，其特征在于，包括：获取第一点云数据集和第二点云数据集，其中，所述第一点云数据集包括面部的体表皮肤信息和皮下组织信息，所述第二点云数据集包括面部的体表皮肤信息、皮下组织信息和骨性结构信息；第二点云数据集对经过中间值滤波和锐度增强后的第一点云数据集作差，得到光学点云数据；光学点云数据输入第一CT生成器，得到第一CT生成数据；第一CT生成数据和CT测量数据均输入CT判别器，如果CT判别器成功区分第一CT生成数据和CT测量数据，更新第一CT生成器，否则，更新CT判别器；其中，所述CT判别器是3层全卷积网络结构；第一CT生成数据输入第一点云生成器，得到第一点云生成数据，所述第一点云生成数据和光学点云数据用于计算点云对抗代价函数和点云循环一致性代价函数；CT测量数据输入第二点云生成器，得到第二点云生成数据；第二点云生成数据和光学点云数据均输入点云判别器，如果点云判别器成功区分第二点云生成数据和光学点云数据，更新第二点云生成器，否则，更新点云判别器；其中，所述点云判别器是5层全卷积网络结构；第二点云生成数据输入第二CT生成器，得到第二CT生成数据，所述第二CT生成数据和CT测量数据用于计算CT对抗代价函数和CT循环一致性代价函数；所述点云对抗代价函数、点云循环一致性代价函数、CT对抗代价函数和CT循环一致性代价函数组成总代价函数；根据所述总代价函数，使用求解器计算至收敛，得到面部骨性结构。

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